小波神经网络的数据压缩技术在超声自动探伤系统中的应用

摘要：

为了实现对大型回转体零件内部缺陷的检测与识别,研制了超声波自动检测系统.系统主要完成超声信号的采集和处理、数据的实时存储、缺陷的在线分析与识别等功能.要实现缺陷的在线检测与识别,必然需要大量的原始数据,为了减少数据的存储量,通过小波神经网络提取相应的权重因子,构成小波基的尺度参数和与之对应的平移参数,实现缺陷有用信息的压缩;在缺陷数据重构中,利用上述特性参数并结合信号的特征值,对信号进行拟合.解决了缺陷检测现场大量数据的保存问题,为缺陷的进一步识别提供了基础.

关键词：超声波检测、小波神经网络、数据压缩、数据重构

所属期刊栏目：29

分类号：TG115.28(金属学与热处理)

资助基金：四川省科研生产协作项目06H020

在线出版日期：2008-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：716-719